Elizabeth Valles
Enero, 2022
library(tidyverse)
#library(readr)
datos <- read_csv("/home/eli/Desktop/Neurobiologia/Platicas/IGeografia/data/datos_curados.dplyr.csv")
glimpse(datos)## Rows: 928
## Columns: 3
## $ Estado <chr> "Aguascalientes", "Baja California", "Baja California Sur", "C…
## $ año <dbl> 1992, 1992, 1992, 1992, 1992, 1992, 1992, 1992, 1992, 1992, 19…
## $ cuartos <dbl> 636855, 3247343, 1793106, 557151, 1385880, 3845781, 12012296, …
## Rows: 928
## Columns: 3
## $ Estado <chr> "Aguascalientes", "Baja California", "Baja California Sur", "C…
## $ año <dbl> 1992, 1992, 1992, 1992, 1992, 1992, 1992, 1992, 1992, 1992, 19…
## $ cuartos <dbl> 636855, 3247343, 1793106, 557151, 1385880, 3845781, 12012296, …
una, dos variables, más…
ggplot(data = datos, mapping = aes(Estado, cuartos)) +
geom_boxplot() +
theme(axis.text.x = element_text(size = 5)) ggplot(data = datos, mapping = aes(Estado, cuartos, fill = Estado)) +
geom_boxplot() +
theme(axis.text.x = element_text(size = 5))ggplot(data = datos, mapping = aes(Estado, cuartos, fill = Estado)) +
geom_boxplot() +
theme(axis.text.x = element_text(size = 5)) +
scale_fill_hue(l=40, c=60)ggplot(data = datos, mapping = aes(Estado, cuartos, fill = Estado)) +
geom_boxplot() +
theme(axis.text.x = element_text(size = 5)) +
scale_fill_grey(start = 0.1, end = 0.9)ggplot(data = datos, mapping = aes(Estado, cuartos, fill = Estado)) +
geom_boxplot() +
theme(axis.text.x = element_text(size = 5)) +
scale_fill_hue(l=40, c=60) +
ggtitle("Número de cuartos ocupados por estado") ggplot(data = datos, mapping = aes(Estado, cuartos, fill = Estado)) +
geom_boxplot() +
theme(axis.text.x = element_text(size = 5)) +
scale_fill_hue(l=40, c=60) +
ggtitle("Número de cuartos ocupados por Estado") +
coord_flip()ggplot(data = datos, mapping = aes(Estado, cuartos, fill = Estado)) +
geom_boxplot() +
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scale_fill_hue(l=40, c=60) +
ggtitle("Número de cuartos ocupados por Estado") +
coord_flip() +
guides(fill = F)ggplot(data = datos, mapping = aes(Estado, cuartos, fill = Estado)) +
geom_boxplot() +
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axis.text.y = element_text(size = 8)) +
scale_fill_hue(l=40, c=60) +
ggtitle("Número de cuartos ocupados por Estado") +
coord_flip() +
guides(fill = F)library(scales)
ggplot(data = datos, mapping = aes(Estado, cuartos, fill = Estado)) +
geom_boxplot() +
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ggtitle("Número de cuartos ocupados por Estado") +
coord_flip() +
guides(fill = F) +
scale_y_continuous(labels = unit_format(unit = "M", scale = 1e-6))ggplot(data = datos, mapping = aes(Estado, cuartos, fill = Estado)) +
geom_boxplot() +
theme(axis.text.x = element_text(size = 10),
axis.text.y = element_text(size = 8)) +
scale_fill_hue(l=40, c=60) +
ggtitle("Número de cuartos ocupados por Estado") +
coord_flip() +
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scale_y_continuous(labels = unit_format(unit = "M", scale = 1e-6), n.breaks = 10)library(ggpubr)
ggplot(data = datos, mapping = aes(Estado, cuartos, fill = Estado)) +
geom_boxplot() +
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axis.text.y = element_text(size = 8)) +
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ggtitle("Número de cuartos ocupados por Estado") +
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scale_y_continuous(labels = unit_format(unit = "M", scale = 1e-6), n.breaks = 20) +
stat_summary(fun.y = mean, geom = "point")ggplot(data = datos, mapping = aes(Estado, cuartos, fill = Estado)) +
geom_boxplot() +
theme(axis.text.x = element_text(size = 4),
axis.text.y = element_text(size = 8)) +
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ggtitle("Número de cuartos ocupados por Estado") +
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scale_y_continuous(labels = unit_format(unit = "M", scale = 1e-6), n.breaks = 20) +
stat_summary(fun.y = mean, geom = "point") +
stat_compare_means(method = "anova",
label.x = "Morelos", label.y = 40000000) +
stat_compare_means(method = "t.test", label = "p.signif", ref.group = ".all.",
comparisons = list(c("Quintana Roo", "Nayarit")))datos %>%
filter(Estado %in% c("Colima","Oaxaca","Tamaulipas", "Veracruz")) %>%
ggplot(mapping = aes(Estado, cuartos, fill = Estado)) +
geom_violin() +
theme(axis.text = element_text(size = 8)) +
scale_fill_hue(l=40, c=60) +
ggtitle("Número de cuartos ocupados por Estado") +
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scale_y_continuous(labels = unit_format(unit = "M", scale = 1e-6), n.breaks = 20) +
stat_summary(fun.y = mean, geom = "point") +
stat_compare_means(method = "anova",
label.x = "Colima", label.y = 6000000) +
stat_compare_means(method = "t.test", label = "p.signif", ref.group = ".all.",
comparisons = list(c("Colima", "Oaxaca"), c("Colima","Tamaulipas"),
c("Colima", "Veracruz"), c("Oaxaca","Tamaulipas"),
c("Oaxaca", "Veracruz"), c("Tamaulipas","Veracruz")))ggplot(data = datos, mapping = aes(Estado, cuartos, color = año)) +
geom_point() +
theme(axis.text = element_text(size = 8)) +
scale_fill_hue(l=40, c=60) +
ggtitle("Número de cuartos ocupados por Estado") +
coord_flip() +
guides(fill = F) +
scale_y_continuous(labels = unit_format(unit = "M", scale = 1e-6), n.breaks = 20) ggplot(data = datos, mapping = aes(Estado, cuartos, color = factor(año))) +
geom_point() +
theme(axis.text = element_text(size = 8)) +
scale_fill_hue(l=40, c=60) +
ggtitle("Número de cuartos ocupados por Estado") +
coord_flip() +
guides(fill = F) +
scale_y_continuous(labels = unit_format(unit = "M", scale = 1e-6), n.breaks = 20) ggplot(data = datos, mapping = aes(Estado, cuartos, color = factor(año))) +
geom_jitter(size = 0.2) +
theme(axis.text = element_text(size = 4)) +
scale_fill_hue(l=40, c=60) +
ggtitle("Número de cuartos ocupados por Estado") +
coord_flip() +
guides(fill = F) +
scale_y_continuous(labels = unit_format(unit = "M", scale = 1e-6), n.breaks = 20) ggplot(data = datos, mapping = aes(Estado, cuartos, fill = factor(año))) +
geom_bar(stat = "identity") +
theme(axis.text = element_text(size = 8)) +
scale_fill_hue(l=40, c=60) +
ggtitle("Número de cuartos ocupados por Estado") +
coord_flip() +
scale_y_continuous(labels = unit_format(unit = "M", scale = 1e-6), n.breaks = 20) datos %>%
filter(año %in% c(2015,2016,2017,2018,2019,2020)) %>%
ggplot(mapping = aes(Estado, cuartos, color = factor(Estado))) +
geom_jitter(size = 0.3) +
theme(axis.text.x = element_text(size = 6),
axis.text.y = element_text(size = 2)) +
scale_fill_hue(l=40, c=60) +
ggtitle("Número de cuartos ocupados por Estado") +
coord_flip() +
guides(fill = F) +
scale_y_continuous(labels = unit_format(unit = "M", scale = 1e-6), n.breaks = 10) +
facet_wrap(~año) +
guides(color = F)library(ggstatsplot)
datos %>%
filter(Estado %in% c("Colima","Oaxaca","Tamaulipas", "Veracruz")) %>%
ggbetweenstats(x = Estado, y = cuartos,
method = "np",
p.adjust.method = "bonferroni",
title = "Cuartos por estado",
xlab = "Estado",
ylab = "No. de cuartos")datos %>%
filter(Estado %in% c("Colima","Oaxaca","Tamaulipas", "Veracruz")) %>%
ggbetweenstats(x = Estado, y = cuartos,
method = "np",
p.adjust.method = "bonferroni",
title = "Cuartos por estado",
xlab = "Estado",
ylab = "No. de cuartos",
ggplot.component = list(ggplot2::scale_y_continuous(labels = unit_format(unit = "M", scale = 1e-6), n.breaks = 10)))